数字图像处理复习：线性移不变系统与核心概念

"该资源是对数字图像处理的全面复习，涵盖了线性系统的特性，特别是线性和位移不变性，以及图像处理的多个关键领域，如变换算法、图像增强、分割、复原和压缩。同时，还涉及到人眼视觉感知、图像数字化、颜色模型和噪声处理等基础知识。" 在数字图像处理中，线性移不变系统是重要的理论基础。这类系统的特点是，如果输入信号通过系统后，输出信号与输入信号的关系保持线性且不随时间变化，即系统的响应不会因为信号的时间位置改变而改变。这种特性可以用卷积来描述，即输出是输入与系统冲击响应函数的卷积。卷积运算在图像滤波、图像分析等场景中广泛应用。 复习内容还包括了数字图像处理的核心概念。例如，图像的数字化过程由采样和量化两步组成，其中采样遵循奈奎斯特定理，确保采样频率至少是信号最高频率的两倍以避免失真。此外，人眼的视觉特性也被提及，如杆体细胞和锥体细胞的不同功能，以及人眼对空间分辨率和灰度分辨的能力。 在图像处理的算法部分，提到了傅立叶变换、余弦变换和小波变换这三种常用的变换方法，它们在图像频域分析、特征提取等方面发挥重要作用。图像增强和复原关注改善图像质量，而图像分割则涉及将图像划分为不同的区域或对象。图像压缩则是为了减少存储和传输的需求，常见的有JPEG、PNG等压缩标准。 颜色模型是图像处理中的另一大主题。RGB模型是基于红、绿、蓝三原色的加色模型，广泛应用于显示器；CMY模型用于打印，是减色模型；HSI模型则更适用于计算视觉；CIE-XYZ和YIQ模型分别在色彩科学和电视系统中有特定应用。理解这些模型有助于进行色彩转换和色彩管理。 噪声在图像处理中是不可避免的，高斯噪声作为常见的噪声模型，其概率密度函数服从正态分布。评估图像处理效果时，保真度准则分为主观和客观两类，前者依赖人的视觉感知，后者则通过数学指标进行量化。 这个复习资料深入浅出地介绍了数字图像处理的关键概念和技术，是学习和回顾该领域知识的理想资源。